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[IT뉴스]"영상 찍힌 신체에 집중해 더 선명한 3D 아바타 생성한다"

온카뱅크관리자

2026-10-27 11:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> UNIST, '플렉시아바타' 개발…안 보이는 신체는 계산 줄여 
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 <img alt="연구 그림 촬영된 신체 범위에 맞춰 정교한 3D 아바타를 만들 수 있는 플렉시아바타 기술. [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/27/yonhap/20261027114324214hkxe.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="yfG3yzsAYx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/27/yonhap/20261027114324214hkxe.jpg" width="658">
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 연구 그림 촬영된 신체 범위에 맞춰 정교한 3D 아바타를 만들 수 있는 플렉시아바타 기술. [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]
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 (울산=연합뉴스) 김용태 기자 = 영상에 찍힌 신체 범위에 맞춰 더 정교하게 3차원 아바타를 생성하는 인공지능(AI) 기술이 나왔다. 
 27일 울산과학기술원(UNIST)은 인공지능대학원 백승렬 교수팀이 영국 애버딘대 연구진 등과 함께 얼굴, 상반신, 전신 영상에 모두 사용할 수 있는 아바타 제작 기술 '플렉시아바타'(FlexiAvatar)를 개발했다고 밝혔다.
 실제 사람 외모를 본떠 가상 공간에 만들 수 있는 3차원 아바타에는 새로운 표정이나 동작을 입힐 수 있어 다양한 콘텐츠를 만드는 데 활용할 수 있다.
 플렉시아바타는 얼굴만 찍혔다면 얼굴에, 상반신만 찍혔다면 상반신에 집중할 수 있게 설계돼 더 또렷하고 정확한 아바타를 만들 수 있는 기술이다.
 기존 전신 아바타 기술은 영상에 나오지 않는 다리 등의 부위까지 계산하고 모양을 다듬으려다가 오히려 잘 보이는 얼굴이나 몸통을 흐려지거나 뒤틀리게 만들기도 했다.
 얼굴이나 상반신에 특화된 기술도 있지만, 촬영 범위가 달라질 때마다 서로 다른 기술을 써야 하는 번거로움도 있었다.
 이와 달리 플렉시아바타는 얼굴, 상반신, 전신 영상을 하나의 기술로 처리할 수 있다.
 아바타를 구성하는 작은 3D 요소가 영상에서 얼마나 자주 보이는지 계산한 뒤, 충분히 관찰된 부위에 집중해 형태와 색을 다듬는다.
 정보가 없는 부위를 다듬으려는 과정에서 생기는 오류를 줄이고, 불필요한 계산은 덜어낸다.
 얼굴과 양손은 별도로 세밀히 보정되도록 설계해 표정 변화와 손의 세부 모습을 살린다.
 등이나 머리 뒤쪽처럼 영상에 보이지 않는 면은 생성형 AI로 만든 보조 영상으로 보완해 다른 방향에서 봐도 아바타가 자연스럽게 보이도록 한다. 다만 AI가 추정한 모습은 실제와 다를 수 있어 실제 촬영 영상을 우선으로 삼고, 보조 영상 영향은 적게 반영한다.
 플렉시아바타는 사람 전신을 촬영한 영상으로 복원 정확도를 평가하는 표준 시험 자료인 '뉴먼'(NeuMan)에서 영상 재현 품질 지표인 '최대 신호 대 잡음비'(PSNR·Peak Signal-to-Noise Ratio)가 35.77데시벨(㏈)을 기록했다. 비교 기술인 '엑스아바타'(ExAvatar)의 34.80㏈보다 높았다.
 PSNR 수치가 높을수록 원본 영상에 가깝게 재현했다는 뜻이다. 상반신 영상과 얼굴 중심으로 촬영한 영상 실험에서도 비교 기술보다 높은 PSNR을 기록했다.
 백승렬 교수는 "이번 연구는 촬영된 신체 범위에 맞춰 아바타를 정교히 만들면서 불필요한 계산을 줄인 기술"이라며 "화상 회의나 가상현실 서비스, 영화·게임 등 디지털 콘텐츠 제작 등에 활용할 수 있을 것"이라고 말했다.
 한국연구재단과 정보통신기획평가원 등의 지원을 받은 이번 연구는 9월 스웨덴 말뫼에서 열린 '유럽컴퓨터비전학회(ECCV·European Conference on Computer Vision) 2026'에서 발표됐다.
 yongtae@yna.co.kr
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